我已经研究了大约一个月的张量流。我只是觉得用 Tensorflow 的原始操作创建一个网络是非常冗长的。然后我找到了一些高级API，比如TF-Slim，TF Learn，Keras。但是多项选择使我感到困惑，以至于我不知道应该学习哪些。
TF-Slim是一个轻量级库，用于在TensorFlow中定义，训练和评估复杂模型，但正如我所研究的那样，它仅适用于卷积神经网络。Keras可以建立的网络更加多样化。
任何人都可以在它们之间进行比较，以便我可以选择我应该学习哪个高级 API？在以下方面：
1. popularity: which ones are the most popular ?
2. practicality: what kinds of network can they build ?
3. performance: what's their training/inference performance ?
... something else
希望有人能给我一个建议。谢谢。
我建议你从Keras开始。
它非常容易学习，它拥有广泛的用户群(参见 Shobhits 链接(，GitHub 和教程/MOOC/电子书等中有大量参考代码，你几乎可以用它构建任何东西。我个人认为这是一个很好的文档(尽管有些人可能不同意......
由于它是一个连接到Tensorflow，Theano，CNTK(以及将来可能更多的框架(的API，因此您具有更大的灵活性。
不要太担心性能。在你学习的时候，这真的不重要。